A integração profunda exige o cumprimento de práticas recomendadas:
- Conexão do pipeline de mensagens:Vincula dinamicamente a matriz de mensagens retornadas pelo gancho useChat ao Streamdown.
<Streamdown>{messages.find(m=>m.role==='assistant')?.content}</Streamdown> - Otimização do desempenho:Instancie o componente Streamdown separadamente para cada mensagem e adicione o componente
key={message.id}para evitar a nova renderização global - Isolamento de erros:Recomenda-se envolver o Streamdown com um Error Boundary para evitar que uma exceção em uma mensagem afete toda a sessão
- Configuração estendida:Habilite todos os plug-ins para ter uma experiência totalmente funcional
remarkPlugins={[remarkGfm, remarkMath]}
rehypePlugins={[rehypeKatex]}
As técnicas avançadas incluem: porshikiThemeprop unificado de realce de código; reescrever a estrutura DOM das bolhas de mensagens usando componentes personalizados; e combinar requestIdleCallback para permitir a renderização atrasada de atualizações não críticas. Essas medidas podem elevar a experiência de diálogo de IA aos padrões de nível comercial.
Essa resposta foi extraída do artigoStreamdown: um renderizador Markdown projetado para capacidade de resposta de fluxo de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como integrar profundamente o Streamdown com o Vercel AI SDK para obter os melhores resultados?
